Seit 2020 revolutionieren wir Bewertungstechniken durch wissenschaftliche Innovation und praxiserprobte Methodenentwicklung für die nächste Generation von Finanzanalysten
Unsere Bewertungsansätze basieren auf jahrzehntelanger Forschung in Verhaltensökonomie und quantitativen Finanzmodellen. Wir kombinieren traditionelle DCF-Methoden mit modernen Monte-Carlo-Simulationen und maschinellen Lernalgorithmen.
Jede Technik wird zunächst in kontrollierten Umgebungen getestet, bevor sie in reale Marktszenarien integriert wird. Diese rigorose Herangehensweise garantiert, dass unsere Methoden sowohl theoretisch fundiert als auch praktisch anwendbar sind.
Über 2.500 Fallstudien aus 15 Jahren Marktforschung bilden das Fundament unserer Methodenentwicklung
Märkte entwickeln sich ständig weiter - unsere Methoden auch. Wir haben proprietäre Algorithmen entwickelt, die Bewertungsmodelle automatisch an veränderte Marktbedingungen anpassen und dabei historische Muster mit aktuellen Trends verknüpfen.
Unser Dreischritt-Ansatz umfasst Marktumfeld-Analyse, Risikokalibrierung und dynamische Modellvalidierung. Dadurch entstehen Bewertungen, die nicht nur momentane Snapshots darstellen, sondern zukunftsorientierte Perspektiven bieten.
Unsere adaptiven Modelle reduzieren Bewertungsabweichungen um durchschnittlich 23% gegenüber statischen Ansätzen
Wir integrieren Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie direkt in unsere Bewertungsmodelle. Psychologische Marktfaktoren wie Herdenverhalten und Ankereffekte werden quantifiziert und als Korrekturparameter in traditionelle Modelle eingebaut. Diese Innovation ermöglicht präzisere Vorhersagen in volatilen Marktphasen.
Unsere selbstentwickelten Risikokennzahlen gehen weit über Standard-VaR-Modelle hinaus. Wir haben das "Dynamic Correlation Framework" entwickelt, das Interdependenzen zwischen Vermögenswerten in Echtzeit berechnet und dabei makroökonomische Schocks simuliert. Dadurch entstehen robustere Portfoliostrategien.
Nachhaltigkeit wird messbar: Unser ESG-Bewertungsrahmen übersetzt qualitative Nachhaltigkeitskriterien in quantitative Cashflow-Adjustierungen. Wir haben Korrelationsmodelle entwickelt, die zeigen, wie ESG-Faktoren langfristige Unternehmenswerte beeinflussen - ein entscheidender Vorteil für zukunftsorientierte Investmentstrategien.
Traditionelle Bewertung denkt in Silos - wir durchbrechen diese Grenzen. Unser Cross-Asset-Ansatz bewertet Aktien, Anleihen, Derivate und alternative Investments in einem integrierten System. Dadurch entstehen Synergieeffekte und Arbitragemöglichkeiten, die Einzelbewertungen übersehen würden.
Unser Forschungsteam vereint akademische Exzellenz mit jahrzehntelanger Praxiserfahrung in internationalen Finanzmärkten
Leitende Forschungsanalystin
Promovierte Volkswirtin mit 15 Jahren Erfahrung in quantitativer Finanzmodellierung. Ehemalige Senior-Analystin bei Goldman Sachs und Autorin von über 40 wissenschaftlichen Publikationen zu Bewertungsmethodik. Spezialistin für Behavioral Finance und algorithmische Risikobewertung.
Direktor für Methodenentwicklung
Professor für Finanzwissenschaft und ehemaliger Leiter der Bewertungsabteilung bei der Deutschen Bank. Entwickler des "Weber-Hoffmann-Modells" für ESG-integrierte Unternehmensbewertung. Seine Forschung zu adaptiven Bewertungsframeworks gilt als Referenz in der Branche.